項目背景：

一直以來，招聘行業面臨著海量簡歷篩選工作量大、簡歷篩選對于專業性要求G、人力昂貴等痛點。MiniMax 基于深度學習的大模型技術，開發了革新性的招聘行業解決方案，幫助招聘行業解決從崗位發布、人崗匹配到面試輔助全流程中的痛點，多面助力招聘行業提效降本。

技術水平：

MiniMax自研了語音大模型、圖像大模型、萬億參數MoE文本大模型 abab 6.5 多種模態大模型，其中 abab 6.5 系列大模型支持 200k tokens 的上下文長度，可以一秒內處理近3萬字的文本；MiniMax大模型具有強大邏輯推理能力和深厚的知識庫，能夠準確抽取簡歷與職位描述中的核心信息，實現準確的人崗匹配。綜上，MiniMax 基于多種模態大模型能力打造的招聘行業解決方案，可以很好地解決招聘行業信息量篩選量龐大、篩選對專業知識要求G、人崗準確匹配難等痛點。此外，平臺提供的長期記憶檢索和模型微調功能，讓 MiniMax 能夠為客戶提供專屬定制的招聘解決方案，以滿足各種復雜需求。

應用價值：

1）快速生成職位描述

可以幫助用人單位撰寫更加準確和詳細的職位描述，生成更具吸引力且清晰的職位要求，提G人崗匹配的準確度。

2）準確人崗匹配

大模型可以自動分析和提取簡歷中的關鍵信息，如工作經驗、教育背景、技能等，并與崗位要求進行匹配。大模型由于其廣泛的訓練數據和強大的泛化能力，可以理解多個行業和L域的專業知識，支持跨行業的知識遷移和應用，能夠為用人單位快速篩選出合適的候選人，并為企業輸出是否推薦面試的建議。

招聘流程的常見痛點分析：

1）職位描述的不明確性

眾多職位描述缺乏清晰度和具體性，這不僅使求職者難以準確地把握崗位要求，實現準確投遞。另外，也可能因為職位描述缺乏吸引力，難以吸引到出色的候選人來投遞。

2）簡歷篩選的挑戰

在傳統的人崗匹配流程中，雇主需要手動審閱海量的簡歷，這不僅耗時低效，而且容易因為審閱者的疲勞而漏掉合適的候選人。此外，要準確匹配崗位和候選人簡歷，需要簡歷篩選者具備針對不同行業和崗位的專業知識，了解相關技能和術語。這對于簡歷篩選者也是一層挑戰。

3）面試流程的主觀性問題

在傳統的面試過程中，面試官可能受到潛意識偏見的影響，使得評價結果并不能始終保持客觀和公正。

基于MiniMax自研的abab系列文本大模型及微調能力，智聯招聘和MiniMax 聯合構建了包含泛職類的招聘行業大模型，主要功能場景涵蓋：職業描述生成、簡歷/崗位描述關鍵信息提取、人崗匹配評估、面試評估建議等。目前，這款智能招聘行業解決方案已經在智聯招聘超億J用戶真實的服務場景中投入使用。

實施效果：經過專業招聘專家的反復調試評估，對于關鍵信息提取、人崗匹配面試評估等場景的回答準確率均超過90%。

1）職業描述生成：能夠自動化地根據企業的具體需求快速產出職位描述，保證文本的專業性，不僅提G了撰寫效率，減少了人力資源部門的負擔，還提升了職位描述的吸引力，并確保了信息的清晰度和準確性；

2）簡歷和職位描述關鍵信息提取：能夠G效地從文本中提煉出技能、經驗、教育背景等關鍵數據。隨著模型的微調和持續優化，提取的信息更加準確，進一步提G了招聘職位和候選人簡歷的匹配效率；

3）人崗匹配智能評估系統：能夠綜合求職者簡歷、崗位要求等眾多維度進行智能分析，輔助HR進行更準確、迅速、個性化的匹配判斷，顯著提G招聘效率，減少人力資源部門的篩選負擔；同時，智能評估能夠消除潛在的主觀偏見，實現更公平的人才選拔。此外，系統能夠綜合、多面考慮求職者的各項素質，包括軟技能和文化適配性，以及發展潛力，從而協助企業做出更符合當下需求和長期發展的招聘決策

1）經濟效益

MiniMax智慧招聘解決方案，能顯著提升用人單位發布崗位的瀏覽率，增強為候選人推薦崗位的準確度，提G匹配及面試效率和客戶滿意度。此外，它還能大幅內降低人力推薦匹配的成本，J大簡化招聘流程。

2）商業模式：

MiniMax智慧招聘解決方案針對數據構建和調優服務一次性收費。同時，按照服務消耗的token數量，依照實際調用量按量計費。

3）應用推廣前景：

MiniMax智慧招聘解決方案憑借其提升招聘準確度和效率的能力，在降低成本和簡化流程方面的顯著優勢，具有廣闊的市場推廣潛力。尤其是對于人力資源緊張或期望效率優化的企業，能提供明顯的價值，受到大量企業的歡迎和快速采納。